Недавно исследователи из GoogleAI показали свой поход к задаче трекинга руки и определения жестов в реальном времени. Я как раз занимался подобной задачей и потому решил разобраться с тем как они подошли к решению, какие технологии они использовали, и как добились хорошей точности при риал тайм работе на мобильном устройстве. Также запустил модель на android и протестировал в реальных условиях.
Замена лиц актёров с помощью нейросетей работает уже неплохо. Если интересно, вбейте на ютубе запрос «Терминатор с лицом Сталлоне». Надеюсь, по контексту понятно, что вы увидите.
Технология замена лиц открытая. Проще говоря, каждый может заморочиться и подменить лицо в любом ролике или фильме. Эффект от замены пока ещё попадает в «зловещую долину». Однако, через год я буду с опаской относиться к любым видеозвонкам.
Если в 2020 году вам звонит по видеосвязи знакомый, то вы не можете быть уверены, что это настоящий человек. И внешний вид, и голос могут быть фальшивкой. Чем, естественно, воспользуются всевозможные мошенники. Но сильнее всего эта технология изменит кинематограф. Читать полностью »
Источник: xkcd
Линейная регрессия является одним из базовых алгоритмов для многих областей, связанных с анализом данных. Причина этому очевидна. Это очень простой и понятный алгоритм, что способствует его широкому применению уже многие десятки, если не сотни, лет. Идея заключается в том, что мы предполагаем линейную зависимость одной переменной от набора других переменных, а потом пытаемся эту зависимость восстановить.
Но в этой статье речь пойдет не про применение линейной регрессии для решения практических задач. Здесь будут рассмотрены интересные особенности реализации распределенных алгоритмов её восстановления, с которыми мы столкнулись при написании модуля машинного обучения в Apache Ignite. Немного базовой математики, основ машинного обучения и распределенных вычислений помогут разобраться, как восстанавливать линейную регрессию, даже если данные распределены между тысячами узлов.
Читать полностью »
После экспериментов с многим известной базой из 60000 рукописных цифр MNIST возник логичный вопрос, есть ли что-то похожее, но с поддержкой не только цифр, но и букв. Как оказалось, есть, и называется такая база, как можно догадаться, Extended MNIST (EMNIST).
Если кому интересно, как с помощью этой базы можно сделать несложную распознавалку текста, добро пожаловать под кат.
Facebook совместно с Microsoft и коалицией «Партнёрства по искусственному интеллекту во благо людей и общества» (PAI), а также научными работниками из нескольких университетов анонсировала конкурс на разработку технологии распознавания дипфейков (deepfake).
Как сообщается в блоге Facebook, в рамках проекта, который получил название Deepfake Detection Challenge, Facebook поручит исследователям создавать реалистичные дипфейки. После этого участники конкурса будут прорабатывать алгоритмы обнаружения deepfake. Авторы лучших получат гранты. Призовой фонд проекта — $10 миллионов.
Читать полностью »
Обзор современного применения искусственного интеллекта для управления проектами
Может показаться удивительным, но вопросу применения искусственного интеллекта для управления проектами насчитывается уже более 30 лет. Еще в 1987 году вышла знаковая статья Уильяма Хосли «Использование приложений искусственного интеллекта для управления проектами». В том же году под эгидой NASA завершилось исследование об эффективности применения методов искусственного интеллекта в управлении проектами.
Между тем, в последнее время появилось большое количество решений, которые можно условно разделить на два класса:
Рассмотрим некоторые из них:
Читать полностью »
Что делать, если вам нужно нарисовать граф, но попавшиеся под руку инструменты рисуют какой-то комок волос или вовсе пожирают всю оперативную память и вешают систему? За последние пару лет работы с большими графами (сотни миллионов вершин и рёбер) я испробовал много инструментов и подходов, и почти не находил достойных обзоров. Поэтому теперь пишу такой обзор сам.
Читать полностью »
В последние годы нейронный машинный перевод (НМП) с использованием моделей «трансформер» добился необычайных успехов. НМП на основе глубоких нейросетей обычно обучаются с начала до конца на очень объёмных параллельных корпусах текстов (текстовых парах) исключительно на основе самих данных, без необходимости назначать точные правила языка.
Несмотря на все успехи, НМП-модели могут проявлять чувствительность к небольшим изменениям входных данных, что может проявляться в виде различных ошибок – недоперевод, переперевод, неправильный перевод. К примеру, следующее немецкое предложение качественная НМП-модель «трансформер» переведёт правильно.
“Der Sprecher des Untersuchungsausschusses hat angekündigt, vor Gericht zu ziehen, falls sich die geladenen Zeugen weiterhin weigern sollten, eine Aussage zu machen.”
(Машинный перевод: “The spokesman of the Committee of Inquiry has announced that if the witnesses summoned continue to refuse to testify, he will be brought to court.”)
Перевод: представитель следственного комитета объявил, что если приглашённые свидетели будут и дальше отказываться давать показания, его привлекут к ответственности.
За что мы любим автогонки? За их непредсказуемость, напряжённую борьбу характеров пилотов, высокую скорость и мгновенную расплату за малейшую ошибку. Человеческий фактор в гонках значит очень многое. Но что будет, если людей заменить софтом? Организаторы «Формулы Е» и британский венчурный фонд Kinetik, созданный бывшим российским чиновником Денисом Свердловым, уверены, что получится нечто особенное. И у них есть все основания утверждать это.
Подробнее о гонках электромобилей, снабжённых искусственным интеллектом — в очередной статье от Cloud4Y.Читать полностью »
Здравствуйте, коллеги!
С удовольствием сообщаем, что в наших издательских планах на начало будущего года — превосходная новая книга по глубокому обучению «Generative Deep Learning» от Дэвида Фостера
Автор, сравнивающий эту работу ни много ни мало с высадкой «Аполлона» на Луну, опубликовал на «Медиуме» подробный обзор своего шедевра, который предлагаем считать близким к реальности тизером.
Приятного чтения, следите за анонсом!
Читать полностью »
